Topic: Quantitative Finance¶
Systematische, modellbasierte Handelssysteme — von Quant-Architektur über Backtesting-Methodik bis zu ML-Anwendungen und optimaler Kapitalallokation.
Relevante Quellen¶
- 2026-04-27_narang_inside_black_box — 5-Schichten-Quant-Architektur (Alpha, Risk, Portfolio, Execution, Data)
- 2026-05-09_dunis_ai_financial_markets — ML-Modelle für Trading: PSO-RBF, Sliding Window, Threshold Filter
- 2026-05-09_chan_quantitative_trading — Sharpe Ratio, Kelly Criterion, Backtesting Pitfalls
- 2026-05-09_lopez_afml — Triple-Barrier, Meta-Labeling, DSR, HRP, Purged CV
- 2026-05-10_tomasini_jaekle_trading_systems — MAE/MFE-Exit-Methodik, Walk-Forward-Analyse, Monte Carlo, RINA Index
- 2026-05-11_lehalle_laruelle_market_microstructure_practice — Execution, Liquidität, Impact, Fragmentierung und Venue-Wahl als Quant-Problem
Zentrale Concepts¶
- quant_architektur_5_schichten — Vollständige Quant-System-Blaupause (Narang)
- kelly_kriterium — Optimale Leverage-Allokation: f* = m/s²
- robustness_obsession — Out-of-Sample-Validierung als systemisches Gebot
- mae_mfe_exits — Statistisch fundierte Stop/Target-Platzierung aus Trade-Historien
- triple_barrier_meta_labeling — ML-Labeling und zweistufige Modellarchitektur
- deflated_sharpe_ratio — Multiple-Testing-korrigierter Sharpe
- hierarchical_risk_parity — ML-basierte Portfoliokonstruktion ohne Matrixinversion
- pso_rbf_architektur — Partikel-Schwarm + RBF-Netz für Handelssignale
- transaktionskosten_modell — TC-Modellierung als Pflicht
- regime_change_risiko — Strategien scheitern bei Regimewechseln
- execution_optimierung — Impact, Timing Risk, Liquidität und Venue-Wahl gemeinsam modellieren